基于CNN-Attention的锂电池剩余寿命预测 【电池容量提取+锂电池寿命预测】 Matlab代码(单变量)

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🔥 内容介绍

锂电池剩余寿命（RUL）预测是电池管理系统（BMS）的核心功能之一，其精度直接影响电池的安全使用与成本控制。锂电池容量衰减过程伴随复杂的电化学反应，呈现出非线性、局部突变等特性。本文提出基于 CNN-Attention 的锂电池剩余寿命预测模型，通过精细化的电池容量提取模块获取关键特征，利用卷积神经网络（CNN）捕捉容量序列的局部特征，结合注意力（Attention）机制聚焦对寿命预测起关键作用的特征，实现高精度的 RUL 预测。

电池容量提取方法

准确提取电池容量是实现精准 RUL 预测的前提，针对锂电池充放电循环数据，采用以下提取流程：

数据预处理

以某三元锂电池的循环老化实验数据为例（500 次循环，10 秒级采样频率），预处理步骤如下：

1. 异常值识别与修正：采用滑动窗口 3σ 准则（窗口大小为 10 个采样点），动态识别电压、电流序列中的突变点（如充电截止电压跳变）。对异常点采用加权插值法修正，即根据异常点前后 5 个正常点的时间距离分配权重（距离越近权重越大），确保修正后的数据平滑过渡。

1. 容量计算：基于充放电曲线的恒流阶段计算放电容量，公式为：

C_k = ∫_{t_start}^{t_end} I(t)dt / 3600

其中，

Ck

为第 k 次循环的容量（单位：Ah），

I(t)

为放电电流（单位：A），积分区间为恒流放电阶段的起止时间。该方法可避免恒压阶段电流非线性变化对容量计算的干扰，使容量误差控制在 2% 以内。

1. 容量序列平滑：采用SG 滤波（Savitzky-Golay，窗口大小 7，多项式阶数 2）对原始容量序列进行平滑，滤除测量噪声导致的高频波动，保留衰减趋势。

多维度容量特征提取

从平滑后的容量序列中提取三类关键特征，构建多输入特征集：

• 趋势特征：通过分段线性拟合（每 50 次循环为一段）计算容量衰减斜率，反映不同阶段的老化速率；

• 突变特征：计算相邻循环容量差的绝对值，识别容量突降点（如差值＞5% 额定容量），标记为老化加速信号；

• 频率特征：对容量序列进行小波变换（db4 小波，3 层分解），提取高频分量的能量占比，反映容量波动的剧烈程度。

三类特征与原始容量序列共同组成模型输入，维度为（时间步长，1+3），其中 1 为原始容量，3 为上述特征。

CNN-Attention 模型构建

模型架构设计

模型采用 “特征输入 - 局部特征提取 - 注意力加权 - 预测输出” 的四层结构，具体如下：

1. 特征输入层：接收时间步长为 20 的多维度特征序列（即前 20 次循环的容量及特征），输入维度为 20×4。

1. CNN 局部特征提取层：

• 包含 2 个卷积块：第 1 卷积块（卷积核 3×3，数量 32，步长 1）提取局部关联特征（如连续 5 次循环的容量变化模式）；第 2 卷积块（卷积核 2×2，数量 64，步长 1）深化特征抽象。

• 每个卷积块后接批归一化和ReLU 激活函数，并通过最大池化（2×1 窗口）压缩特征维度，最终输出特征图维度为 5×64。

1. Attention 特征加权层：

• 采用Bahdanau 注意力机制，对 CNN 输出的特征图进行权重分配。计算每个时间步特征的注意力权重：
• e_{it} = v_a^T 

tanh(W_a h_{it} + b_a)

α_{it} = exp(e_{it}) / Σ_t exp(e_{it})

其中，

hit

为第 i 个特征通道在第 t 时间步的特征值，

va

、

Wa

为可学习参数，

αit

为注意力权重。

• 权重加权后的特征向量维度为 64（时间步加权求和），重点突出对 RUL 影响显著的特征（如老化加速阶段的容量突变特征）。

1. 输出层：通过 2 层全连接层（隐藏单元 128→1）输出 RUL 预测值（单位：循环次数），激活函数为线性函数。

模型训练策略

1. 数据集划分：500 次循环数据按 7:3 划分为训练集（350 次）与测试集（150 次），训练集中随机抽取 10% 作为验证集。

1. 损失函数：采用混合损失函数（MSE+MAE），公式为

Loss = 0.7×MSE + 0.3×MAE

其中 MSE 确保整体误差最小，MAE 抑制极端值干扰，提升模型稳健性。

1. 优化配置：Adam 优化器（初始学习率 0.001，每 15 轮衰减至 0.5 倍），批大小 32，训练轮次 80，早停策略（验证集损失 5 轮不下降则终止）。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

🔗 参考文献

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2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

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2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

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